Analisis Klaster Kabupaten/Kota di Jawa Barat Berdasarkan Persentase Penduduk Miskin, Tingkat Pengangguran Terbuka, dan Indeks Pembangunan Manusia Menggunakan K-Means Clustering
Keywords:
K-Means Clustering, West Java, kemiskinan, pengangguran, Indeks Pembangunan ManusiaAbstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan kabupaten/kota di Provinsi Jawa Barat berdasarkan persentase penduduk miskin, tingkat pengangguran terbuka, dan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) menggunakan metode K-Means Clustering. Data sekunder dari Badan Pusat Statistik dianalisis secara kuantitatif dan dideskripsikan secara analitik. Hasil penelitian menunjukkan terbentuknya tiga klaster utama wilayah: klaster dengan kemiskinan tinggi dan IPM tinggi, klaster dengan pengangguran tinggi dan IPM rendah, serta klaster tertinggal di semua aspek. Temuan ini mengindikasikan adanya disparitas sosial ekonomi yang signifikan antarwilayah di Jawa Barat. Kesimpulan penelitian menegaskan pentingnya pemetaan berbasis data sebagai dasar perumusan kebijakan pembangunan daerah yang lebih tepat sasaran dan efektif.
References
Alifah, A. N., Nur Fadhilah, H., & Marta Sianipar, T. (2022). Klasterisasi KabupatenKota di Jawa Barat Berdasarkan Tingkat Kenyamanan dengan Metode K-Means Clustering. Prosiding Seminar Nasional Sains Data, 2(1), 30–38. https://doi.org/10.33005/senada.v2i1.38
BPS. (2024a). indeks-pembangunan-manusia--ipm--provinsi-jawa-barat-menurut-kabupaten-kota.
BPS. (2024b). Tingkat Pengangguran Terbuka Menurut Kabupaten_Kota, 2024.
Dr. Ir. Abdul Nadjib,.MM Khairunnas, S.IP., M. I. P. (n.d.). Buku Ajar Teori Administrasi Publik.
DRS. DERADJAT MAHADI SASOKO, M., & DOSEN. (2022). BAHAN AJAR ADMINISTRASI PEMBANGUNAN.
Solihat, A. (2024). BERDASARKAN TINGKAT KEMISKINAN MENGGUNAKAN ANALISIS KLASTER K-HARMONIC MEANS Aprilianti Solihat.
Talakua, M. W., Leleury, Z. A., & Talluta, A. W. (2017). ANALISIS CLUSTER DENGAN MENGGUNAKAN METODE PROVINSI MALUKU BERDASARKAN INDIKATOR INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA TAHUN 2014 CLUSTER ANALYSIS BY USING K-MEANS METHOD FOR GROUPING OF DISTRICT / CITY IN MALUKU PROVINCE INDUSTRIAL BASED ON INDICATORS OF MALUKU DEV. 11, 119–128.
Wijaya, I. W., Sandi, K., Bagus, I., & Dwidasmara, G. (2023). Implementasi Algoritma K-Means Clustering dalam Penentuan Klasifikasi Tingkat Pembangunan Perekonomian di Provinsi Bali. 1(2), 761–770.
Wulandari, S. (2021). Prosiding Seminar Nasional Sains Pendekatan Cluster Provinsi dalam Perencanaan Pembangunan Menggunakan Metode Fuzzy K-Means Clustering. 2(1), 91–99.
